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Enregistrement W2130392327 · doi:10.1098/rspa.2006.1722

Boiling during high-velocity impact of water droplets on a hot stainless steel surface

2006· article· en· W2130392327 sur OpenAlexaff
N. Z. Mehdizadeh, S. Chandra

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperheatingMaterials scienceSurface roughnessSubstrate (aquarium)BoilingFlywheelBubbleComposite materialSurface finishMechanicsChemistryThermodynamicsMechanical engineeringPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-velocity impact of water droplets (0.55 mm diameter) on a heated stainless steel surface was photographed. To achieve high impact velocities, the test surface was mounted on the rim of a rotating flywheel, giving linear velocities of up to 50 m s −1 . Two cartridge heaters were inserted in the substrate and used to vary substrate temperature. A charge coupled device (CCD) video camera was used to photograph droplets impinging on the substrate. To photograph different stages of droplet impact, the ejection of a single droplet was synchronized with the position of the rotating flywheel and triggering of the camera. Substrate temperature was varied from 100 to 240 °C and the impact velocity from 10 to 30 m s −1 . High-resolution photographs were taken of vapour bubbles nucleating sites inside the thin liquid films produced by spreading droplets. An analytical expression was derived for the amount of superheat required for vapour bubble nucleation as a function of the impact velocity. For a given surface roughness, the amount of superheat needed decreased with impact velocity, which agreed with experimental results. For a fixed impact velocity, the maximum extent of droplet spread increased with substrate temperature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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